Vibe Coding - 从Vibe Coding到Spec Coding_AI编码范式的进化之路

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Vibe Coding - 使用cursor从PRD到TASK精准分解执行

Vibe Coding - Spec Workflow MCP：打造结构化、AI 驱动的软件开发新范式

Vibe Coding - GitHub官方开源项目spec-kit_spec规范驱动开发

Vibe Coding - 规范驱动AI协作：深入解析OpenSpec改变开发流程的力量

Vibe Coding - 深度解读规范驱动开发（SDD）：对 Kiro、spec-kit、Tessl 三大工具的剖析与实践

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朦胧与探索

回忆第一次使用AI编码助手，那种既兴奋又有点笨拙的心情。比如有一天，你需要让AI帮你写一个日志审计模块——“帮我搞个日志收集和异常报警，能对接到ELK即可”。你随口一句话，把需求抛给AI。这就是**“Vibe Coding”**，也称“意念/氛围感编程”。它的本质是凭感觉，你输入模棱两可的描述，希望AI能意会“我要实现的是日志自动收集、聚合和告警的全流程”。

在Vibe Coding时代，我们和AI的互动大多如此：

• “帮我做个能自动聚合日志并告警的Service”
• “这个ES索引满了，自动扩容怎么搞？”
• “日志量大时服务崩掉了，优化一下这段处理代码。”

你像在对AI咏唱魔法，靠“氛围”驱动、靠反复试错和调试摸索。但AI常常理解偏差，比如日志格式处理被自动省略、Collector部署策略不明确，甚至会遗漏最基础的告警阈值配置。你要不停嵌入新提示、微调描述，一轮又一轮纠错，像“侦探”一样盯着AI的每一步产出。这阶段开发者的角色，其实更像灵感提供者与质量把关员。

革新发生：进入Spec Coding时代

技术从不止步。大型语言模型的推理与结构化能力迭代后，全新范式——Spec Coding（“规格说明编码”/“蓝图编码”）崛起了。

Vibe Coding是印象派，Spec Coding则是工程制图。

Spec Coding依赖清晰、结构化的“规格说明书”，开发者逐渐变为蓝图工程师，重点转向定义问题本身。

案例：日志审计模块“规格化”描述

不是“一句话描述”，而是：

/*
任务：实现微服务日志采集与异常告警模块
模块名：AuditLogModule
主要接口：- public void logEvent(LogEvent event)- public void sendAlert(String ruleId, String msg)
输入与约束：- LogEvent对象含level（INFO/WARN/ERROR）、message、service、timestamp，所有字段必填，最大message长度1KB。- 所有ERROR日志自动触发异常告警，WARN根据配置策略决定
核心处理逻辑：1. 收集所有服务的日志，支持批量写入Elasticsearch，采用异步队列处理。2. 关键字段需索引（service、level），日志存储保留90天，自动归档。3. 当ERROR日志检测到规则命中时，自动发送钉钉告警（限频：每分钟最多3条，同服务合并）。4. 提供定制化配置，允许外部变更告警规则与阈值，配置热更新。
技术栈要求：- Spring Boot 3.x，异步队列用ExecutorService。- 日志采集适配Logback、Log4j2两种主流组件。- ElasticSearch操作通过Spring Data ES实现。- 告警推送对接钉钉开放平台。
测试：- 单元测试覆盖核心流程分支，异常断言，模拟告警推送。- 提供10条示例日志和2种告警配置供测试。
非功能要求：- 异步处理性能指标：单节点每秒支持2000条写入不丢失。- 所有配置参数可热加载，并日志记录热更历史。- 需具备详尽的操作日志（通过AOP记录API被调用及参数）。*/

你把这样的详细蓝图丢给AI，大模型可以直接产出高可用、真实可落地的企业级日志采集和告警代码：接口规范清晰、异常路径覆盖、参数约束充分、告警推送与速率限制合理、扩展性与性能都考虑进来。你和AI的关系也发生质变——你确定“做什么”和“功能边界”，AI则具体“如何落地”和“实现细节”。

Spec Coding的实际价值

• 开发者价值升维：主要能力不是记API、写循环，而是高度抽象、拆解问题、预设边界和设计出自洽且可测试的“蓝图”。
• 代码质量跃迁：明确规格驱动下生成的代码，可靠性和可维护性大大提升。
• 协作模式进化：需求文档向结构化Semi-Formal语言迈进，既为AI所懂，也为后期维护团队所依赖，成了自动生成设计文档、测试用例的基础素材。

主流的规范驱动开发开源项目

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1. Spec-Kit

• 简介：Spec-Kit 是 GitHub 推出的开源规范驱动开发工具包，深度集成了 Cursor、Claude 等 AI 编码助手，帮助开发者从需求到实现全流程结构化开发，摆脱“瞎写代码”困境。
• 核心特点：
  • 命令和模板完整中文化
  • 结构化流程（从规格定义、计划制定到任务拆分）
  • 技术无关，可自由选择技术栈和框架
  • 支持零基础开发者，用规范驱动 AI 生成高质量代码
  • 集成测试驱动开发原则[1][2][3][4]
• 主要应用场景：新项目从零开发，多技术栈探索，现有系统迭代优化，企业级合规和定制化开发。

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2. OpenSpec

• 简介：OpenSpec 是一个革命性的规范驱动开发框架，主打 AI 编程助手与人类工程师协调、达成一致，确保开发流程的高质量与可控性。[5][6]
• 核心特点：
  • 一站式规范管理与变更跟踪
  • 集成任务管理、AI协同、进度追踪、文档生成、版本控制
  • 支持团队协作与多角色方案，配置管理简单
  • 轻量级，不依赖复杂API或密钥
• 应用场景：新建项目提议、现有项目架构迁移、自动生成设计文档与测试用例，适配多种主流 AI 工具（如 Claude Code、Cursor）。[6][5]

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3. Spec-Workflow MCP

• 简介：Spec Workflow MCP 基于 Model Context Protocol (MCP) 的开源服务器，专为规范驱动开发设计，配套实时 Web 仪表板与 VSCode 插件。[7][8]
• 核心特点：
  • 支持完整需求/设计/任务三阶段 Markdown 文档生成与管理
  • 任务进度实时可视化（进度条、WebSocket 更新）
  • 审批、反馈、修订全流程追踪，JSON 状态管理与版本控制
  • 支持多语言用户界面，适合全球团队合作
  • 预置文档模板，可自定义扩展[8][7]
• 应用场景：多团队远程协作、规范归档管理、企业级需求变更、可追溯的工程开发全流程。

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4. Tessl Framework

Tessl Framework 是一个支持“规范驱动开发（Spec-Driven Development）”的现代工具链，能够帮助开发者用结构化的“规格说明（Spec）”描述需求，自动驱动 AI 生成高质量实现。以下为官方快速入门指南的要点整理：

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Tessl Framework 快速入门指南

1. 安装 Tessl

   • 按官网 Installation 指南完成安装和登录。
   • 终端输入 tessl 验证安装，tessl whoami 验证登录状态。
   • 推荐为每个项目新开目录（如 quickstart）。

2. 初始化项目

   • 命令：tessl init
   • 会生成配置文件，根据提示可选择使用“规范开发框架+规范注册表”或仅用后者，推荐选“Framework”。
   • 可选：初始化 AI agent（大大提升体验）。

3. 集成 AI Agent（推荐）

   • 命令：tessl setup agent
   • 支持与主流 AI Agent（如 Claude Code、Cursor IDE 内置 Agent）对接，推荐自动配置 MCP 服务器。
   • 如需手动配置，一般形如：

     {"tessl": {"type": "stdio","command": "tessl","args": ["mcp"]}
     }
     

   • 通过 MCP 协议让 IDE/Agent 轻松连接。

4. 创建你的第一个 Spec

   • 以“将英文单词变为复数”为例，可用 Agent prompt 或 CLI 工具交互生成 Spec 文件。
   • Tessl 会自动收集项目上下文到 AGENTS.md，提升辅助能力。
   • 回答规范化“面试”问题，如编程语言、结构、功能等，Agent 可建议默认设置。

5. Review & Edit Spec

   • Spec 会自动保存在 specs 目录中。
   • 可人工修改或继续用命令、对话方式让 Agent/CLI 增强规格描述（如支持特殊单词复数）。

6. 生成实现代码

   • “build my application”即可自动生成实现，并可生成/完善测试用例。
   • 规范、上下文会通过 AGENTS.md 影响代码风格和细节。

7. 运行与迭代

   • 启动应用并测试功能。
   • 后续可不断用迭代方式丰富 Spec、补充测试和文档，驱动项目持续演进。

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高级扩展与示例

• 支持将现有代码反推为 Spec。
• 支持多 Agent 协同与团队管理。
• 配合 MCP、各种 IDE（如 Cursor）及开放生态，持续增强工作流。

Tessl 的核心理念是在结构化需求/规格的驱动下，最大化释放 AI 生产力，让开发者聚焦业务需求与工程设计，让实现和维护更高效、可控、更“可沟通”。

这些工具正在推动“规范→AI代码生成→自动测试→持续迭代”的新型 Spec Coding 工作流，让开发者可以专注在高层设计和问题抽象，高效落地业务需求，高质量产出工程成果。建议在博客末尾引入这类项目，并附加说明：如果你希望实践 Spec Coding，建议亲自体验 Spec-Kit、OpenSpec 及 Spec-Workflow MCP 这些开源工具，实证其对提质增效的巨大价值巨大价值。

未来展望 —— 人机共生的工程师

Spec Coding是AI开发协作的必然进化方向。未来的程序员，将拥有更敏锐的系统思维、工程抽象能力，成为数字时代的“蓝图设计师”，而AI则是你高效、忠实的合作伙伴。

最终，代码只是细节，设计与思想才是永恒。

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这种新的AI编程范式，将推动行业高质量、高效率发展，让开发者把更多精力投入到需求洞察、架构设计与创新上，真正实现人机协同、优势互补的局面。

1. https://github.com/888888888881/spec-kit-chinese
2. https://blog.csdn.net/m0_63309778/article/details/154118831
3. https://www.cnblogs.com/treasury-manager/p/19130337
4. https://x.com/shao__meng/status/1966752535752176112
5. https://aicoding.csdn.net/68f9f00b0e4c466a32e07201.html
6. https://lilys.ai/notes/zh/vibe-coding-20251026/ai-driven-development-openspec
7. https://devpress.csdn.net/aibjcy/68ca133c8867235e13852adb.html
8. https://github.com/Pimzino/spec-workflow-mcp
9. https://www.toutiao.com/article/7570607326185439796/
10. https://www.youtube.com/watch?v=PtIGaAPzCR0
11. https://www.reddit.com/r/GithubCopilot/comments/1n7v2pv/kiro_is_cooked_githubs_spec_kit/